The coupled model (SMART) of dynamic meteorology model and particle dispersion model was developed. The numerical experiment on the relationship between change of land use and diffusion behavior in complex terrain was carried out using this model. It tried to investigate the change of particle diffusion behavior and local weather under the condition in which land-land breeze and sea breeze and mountain breeze intermingled. The numerical experiment results are as follows; 1) The more complicated local circulation field of the interaction of sea breeze, mountain breeze and Land -land breeze is formed. Then, the region circulation in which the urbanization is specific by location of the region is strengthened and is weakened. 2) Though in the region with dominant sea breeze, Land-land breeze does not appear directly, the progress of the sea wind to the inland is affected. 3) In the prediction of the air diffusion, emission high quality and accurate information of the emission site are important. That is to say, the dispersion predicting result which emission high quality and small error of the site perfectly vary for Land - land breeze in the effect may be brought about.
Hazardous Air Pollutants (HAPs) are characterized by being relatively heavier and denser than that of ambient air due to the various reasons such as higher molecular weight, low temperature and other complicated chemical transformations (Witlox, 1994). In an effort to investigate transport and diffusion from instantaneous emission of heavy gas, Lagrangian Particle Dispersion Model (LPDM) coupled with the RAMS output was employed. Both deposition process and buoyancy term were added on the atmospheric diffusion equations of LPDM, and the locations and concentrations of dense gas particle released from instantaneous single point source (emitting initially for 10 minutes only) were analyzed. The result overall shows that adding deposition process and buoyancy terms on the diffusion equation of LPDM has very small but detectable effect on the vertical and horizontal distribution of Lagrangian particles that especially transported for a fairly long traveling time. Also the slumping of dense gas can be found to be ignored horizontally compared to the advection by the horizontal wind suggesting that it was essential to couple the Lagrangian particle dispersion model coupled with the RAMS model in order to explain the dispersion of HAPs more accurately. However, during the initial time of instantaneous emission, buoyancy term play an important role on the vertical locations of dense particles for near surface atmosphere and around source area, indicating the importance of densities of HAPs in the beginning stage or short duration for the risk assessment of HAPs or management of heavy vapors during the explosive accidents.
A critical component of air pollution modeling is the representation of atmospheric flow fields within a model domain, since an accurate air quality simulation requires an accurate portrayal of the three-dimensional wind fields. The present study investigated data assimilation using surface observational data in the complex coastal regions to simulate a realistic atmospheric flow fields. Surface observational data were categorized into three groups (Near coastal region, Far coastal region 1, Far costal region 2) by the locations where the sites are. Experiments were designed according to the location of observational stations and MM5/CALPUFF was used. The results of numerical simulation of atmospheric flow fields are used as input data for CALPUFF which predicts dispersion fields of air pollutants. The result of this study indicated that data assimilation using data in the far coastal region 2 provided an attractive method for generating realistic meteorological fields and dispersion fields of air pollutants in Gwangyang area because data in the near coastal region are variable and narrow representation.
Dispersion coefficient preprocessing schemes have been examined to improve plume dispersion model performance in complex coastal areas. The performances of various schemes for constructing the sigma correction order were evaluated through estimations of statistical measures, such as bias, gross error, R, FB, NMSE, within FAC2, MG, VG, IOA, UAPC and MRE. This was undertaken for the results of dispersion modeling, which applied each scheme. Environmental factors such as sampling time, surface roughness, plume rising, plume height and terrain rolling were considered in this study. Gaussian plume dispersion model was used to calculate 1 hr $SO_2$ concentration 4 km downwind from a power plant in Boryeung coastal area. Here, measured data for January to December of 2002 were obtained so that modelling results could be compared. To compare the performances between various schemes, integrated scores of statistical measures were obtained by giving weights for each measure and then summing each score. This was done because each statistical measure has its own function and criteria; as a result, no measure can be taken as a sole index indicative of the performance level for each modeling scheme. The best preprocessing scheme was discerned using the step-wise method. The most significant factor influencing the magnitude of real dispersion coefficients appeared to be sampling time. A second significant factor appeared to be surface roughness, with the rolling terrain being the least significant for elevated sources in a gently rolling terrain. The best sequence of correcting the sigma from P-G scheme was found to be the combination of (1) sampling time, (2) surface roughness, (3) plume rising, (4) plume height, and (5) terrain rolling.
This study was conducted to investigate the dispersion prediction of odor from Hanwoo and dairy farms. Gaussian Plume model used in considering of farm size, wind velocity, atmospheric stability and threshold odor unit to prediction of odor dispersion based on the survey on current state of odor emission and control from 9 site of Hanwoo and 9 site of dairy farms. Farm size, wind velocity and atmospheric stability were affected the distance of odor dispersion, showed longer distance in cases of large farm, low wind velocity and stable atmospheric condition. We will suggestion the adjusted distance of odor dispersion according to farm size was estimated to 50~100 m in Hanwoo farm and 50~150 m in dairy farm when apply the 3OU, 5 m/s wind velocity and stable atmospheric condition.
This study was conducted to investigate the dispersion prediction of odor from swine farms in Korea. Gaussian Plume model used in considering of farm size, wind velocity, atmospheric stability and threshold odor unit to prediction of odor dispersion based on the survey on current state of odor emission and control from 48 site of swine farms. Farm size, wind velocity and atmospheric stability were affected the distance of odor dispersion, showed longer distance in cases of large farm, low wind velocity and stable atmospheric condition. We will suggestion the adjusted distance of odor dispersion according to farm size was estimated to 180 m in small farm and 320 m in large farm when apply the 3 OU, 5 m/s wind velocity and stable atmospheric condition.
A Lagrangian particle dispersion mode l(LPDM) coupled with the prognostic flow model based on nonequilibrium level 2.5 turbulence closure has been dcveloped to simulate the dispersion from an elevated emission source. The proposed model did not require any empirical formula or data for the turbulent statistics such as velocity variances and Lagrangian time scales since the turbulence properties for LPDM were calculated from results of the flow model. The LPDM was validated by comparing the model results against the wind tunnel tracer experiment and ISCST3 model. The calculated wind profile and turbulent velocity variances were in good agreement with those measured in the wind tunnel. The ground level concentrations along the plume centerline as well as the dispersion codfficients also showed good agreement in comparison with the wind tunnel tracer experiment. There were some discrepancies on the horizontal spread of the plume in comparison with the ISCST3 but the maximum ground level concentrations were in a good confidence range. The results of comparisons suggested that the proposed LPDM with the flow model was an effective tool to simulate the dispersion in the flow situation where the turbulent characteristics were not available in advance.
Sang-Hyun Lee;Su-Bin Oh;Chun-Ji Kim;Chun-Sil Jin;Hyun-Ha Lee
Journal of Radiation Protection and Research
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제48권1호
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pp.28-43
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2023
Background: High-fidelity meteorological data is a prerequisite for the realistic simulation of atmospheric dispersion of radioactive materials near nuclear power plants (NPPs). However, many meteorological models frequently overestimate near-surface wind speeds, failing to represent local meteorological conditions near NPPs. This study presents a new high-resolution (approximately 1 km) meteorological downscaling method for modeling short-range (< 100 km) atmospheric dispersion of accidental NPP plumes. Materials and Methods: Six considerations from literature reviews have been suggested for a new dynamic downscaling method. The dynamic downscaling method is developed based on the Weather Research and Forecasting (WRF) model version 3.6.1, applying high-resolution land-use and topography data. In addition, a new subgrid-scale topographic drag parameterization has been implemented for a realistic representation of the atmospheric surface-layer momentum transfer. Finally, a year-long simulation for the Kori and Wolsong NPPs, located in southeastern coastal areas, has been made for 2016 and evaluated against operational surface meteorological measurements and the NPPs' on-site weather stations. Results and Discussion: The new dynamic downscaling method can represent multiscale atmospheric motions from the synoptic to the boundary-layer scales and produce three-dimensional local meteorological fields near the NPPs with a 1.2 km grid resolution. Comparing the year-long simulation against the measurements showed a salient improvement in simulating near-surface wind fields by reducing the root mean square error of approximately 1 m/s. Furthermore, the improved wind field simulation led to a better agreement in the Eulerian estimate of the local atmospheric dispersion. The new subgrid-scale topographic drag parameterization was essential for improved performance, suggesting the importance of the subgrid-scale momentum interactions in the atmospheric surface layer. Conclusion: A new dynamic downscaling method has been developed to produce high-resolution local meteorological fields around the Kori and Wolsong NPPs, which can be used in short-range atmospheric dispersion modeling near the NPPs.
Wang, Shunyi;Zhou, Ping;Lin, Limin;Liu, Chuankun;Huang, Tao
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제12권3호
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pp.215-231
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2018
In order to understand the variation of air quality and the concentration of atmospheric particulates in Chengdu Second Ring Road renovation project, this paper starts to investigate the surrounding residents' opinions on the influenced environment and their daily lives via questionnaires. Then the study numerically simulates the change rule of atmospheric particulates in terms of time and space by using the Gaussian dispersion-deposition model and the compartment model. The optimized scientific scheme is selected by the improved fuzzy analytical hierarchy process(FAHP) to help decision making for the future urban reconstructions. Finally, the reduced emissions of atmospheric particulates are measured when the improvement scheme is provided. According to the study, it can be concluded that the concentration of atmospheric particulates increases rapidly in central Chengdu city during the renovation project, which results in worsening air quality in Chengdu during March 2012 to March 2013. Taking related measures on energy saving and emission reduction can effectively reduce the concentration of atmospheric particulates and promote economic, environmental and social coordination.
To model the atmospheric dispersion of radionuclides released from nuclear accident is very important for nuclear emergency. But the uncertainty of model parameters, such as source term and meteorological data, may significantly affect the prediction accuracy. Data assimilation (DA) is usually used to improve the model prediction with the measurements. The paper proposed a parameter bias transformation method combined with Lagrangian puff model to perform DA. The method uses the transformation of coordinates to approximate the effect of parameters bias. The uncertainty of four model parameters is considered in the paper: release rate, wind speed, wind direction and plume height. And particle swarm optimization is used for searching the optimal parameters. Twin experiment and Kincaid experiment are used to evaluate the performance of the proposed method. The results show that the proposed method can effectively increase the reliability of model prediction and estimate the parameters. It has the advantage of clear concept and simple calculation. It will be useful for improving the result of atmospheric dispersion model at the early stage of nuclear emergency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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